package com.dxf.bigdata.D04_spark

import org.apache.commons.logging.{Log, LogFactory}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *  RDD方法主要有 转换 和 行动
 *   转换 如  Map , flatMap
 *   行动 collect
 *
 *
 *   RDD算子:   RDD的方法就是算子 --> 对数据的操作称为算子
 *
 *   RDD算子 => 转换算子 Map , 行动算子  collect
 *
 *
 *
 *
 *
 */
object T09_RDD使用并行效果查看 {
  private val log: Log = LogFactory.getLog(T08_RDD使用_从日志中读取uri.getClass)
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //TODO 准备环境
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 创建RDD
    //查看单分区和多分区的执行结果,
    val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),1)

    val rddMap1: RDD[Int] = rdd.map(x => {
      log.error("****" + x)
      x
    })
    val rddMap2: RDD[Int] = rddMap1.map(x => {
      log.error(">>>>" + x)
      x
    })


    rddMap2.collect()


    //TODO 关闭环境
    sc.stop()


  }
}
